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我也要
AI摘要
本文倡导在本地或云服务器自建量化交易系统，避免平台依赖。强调了行情获取、历史数据回测和交易自动化的重要性，推荐使用GitHub上的开源工具如同花顺自动下单脚本和可转债交易策略，以实现无门槛、自主控制的量化交易体验。,
不依附任何平台最好用。能在本地或云服务器弄最好用。
所有基于平台的量化都是在给平台和券商打工。
真正长远的策略不能依附某个平台，策略泄露、平台跟单是一大风险。
大部分量化平台为了让你把策略托管在平台，并不提供行情、回测和交易的外部引出方法。
而你只要搞定这三大基建，就可以实现无依赖的量化交易。
行情:低频的股票期货基础行情很多平台都有提供，
回测:历史数据如K线逐笔等也有下载，自己写点图形化数据展示就行。
交易:本地的自动化交易工具github上找一大片。
最重要的是无门槛，无需复杂的申请审核，所有程序代码放本地自主可控。
github上的相关资料:
windows平台同花顺自动下单
https://github.com/zsrl/jqktrader
可转债T+0日内自动交易策略:
https://github.com/freevolunteer/bondTrader
基础行情获取:
GitHub - shidenggui/easyquant: 股票量化框架，支持行情获取以及交易
2024-05近期更新
自动打板策略:
vnpy量化交易平台的深入剖析与实战应用
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：vnpy（VNPY）是一个基于Python的开源量化交易平台开发框架，旨在通过模块化设计简化量化交易系统的开发流程。它支持多种金融市场的交易，包括期货、股票、外汇和期权，并覆盖数据获取、回测、模拟交易到实盘交易的各个环节。vnpy的架构包括行情接口、交易接口、策略引擎、回测系统、数据管理、图形化界面和云服务等组成部分，通过其强大的社区...
国内量化交易平台都有哪些？
随着我国经济环境的日益纷繁复杂，市场逐渐将“凭经验”、“凭感觉”、“凭消息”的主观投资策略淘汰出局，取而代之的是量化交易策略。“量化”是一种理性的思维，投资者根据真实的数据，理性地运用逻辑分析和归纳统计得出市场趋势，从而制定和执行明确的交易策略。 俗话说“美国是机构市，中国是散户市”。美国的量化交易已经占到70%-80%，而在我国，量化交易的比例还不超过10%，且主要应用于商品期货。随着我国股指期货的上市，期货市场和证券市场实现了初步桥接，投资者可以在期货市场投机，还可以在两市进行套利，量化交易日益成为了
GPT Researcher 的win docker安装攻略
github网址是：https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/blob/master/README-zh_CN.md。使用 Docker 运行 AI-Researcher 项目的。因为docker安装方法不够清晰，因此写一个使用方法。打开设置——docker engine ，增加代码。如有其他问题，可提供错误截图或日志进一步排查！
a股量化交易平台，金融投资行业，最好的交易类别品种是什么，股票期货外汇CFD期权等等
股票、期货、外汇、差价合约、期权等金融交易品种及其特点，选择最佳交易品种要考虑个人资源能力、市场环境、风险偏好和投资策略，建议研究和遵守风险管理原则。
INMP441麦克风避坑指南：为什么你的I2S录音总有杂音？（附示波器调试技巧）
本文针对INMP441麦克风与ESP32等MCU通过I2S接口连接时常见的录音杂音问题，提供了一套系统的硬件调试指南。文章深入剖析了电源纹波、信号完整性、接地环路及时钟抖动四大噪声根源，并详细讲解了如何使用示波器进行逐层排查，给出了增加LC滤波、串联阻尼电阻、优化布局布线等切实可行的解决方案，帮助开发者从根本上提升音频质量。
通信算法之281：大疆DJI无人机ID-DJI DroneID开源工程-相关问题-协议信息问题
ZC序列的参数未知。但是，使用第一个或第二个零相关序列对每个OFDM符号进行相位调整，对于直接相邻于使用过的零相关序列的时间上的OFDM符号工作得很好，但对其它符号效果不佳。由于符号的顺序没有改变，而9 OFDM符号情况下的第一个OFDM符号没有用处，因此本存储库中的脚本对待所有突发都是有9个OFDM符号的，并且不对第一个OFDM符号做任何处理。棘手的地方在于需要生成比数据载波数量（始终为600）多1个的零相关序列，零化中间元素，将生成的样本映射到FFT的中心（采样率决定bin的数量），然后计算IFFT。
散户做量化需要什么设备？不同策略级别的电脑配置建议
量化炒股听起来高大上，但其实对于散户来说，入门并不难。一台性能适中的电脑，加上一些基本的软件和工具，你就可以开始你的量化之旅了。记住，量化炒股的核心在于策略和分析，而不是设备。设备只是工具，真正重要的是你的策略和执行力。希望这篇文章能帮助到你们，如果有任何问题，欢迎在评论区留言，我会一一解答。量化炒股，我们一起进步！
80、编程学习资源与x86知识全解析
本文详细介绍了编程学习中多个领域的优秀书籍和博客资源，涵盖逆向工程、C/C++、x86/x86-64架构、ARM、汇编语言、Java、UNIX、密码学等多个方向。同时，深入解析了x86架构的核心知识，包括术语、通用寄存器、FPU寄存器、SIMD寄存器、调试寄存器以及常用指令的使用方法和操作步骤。通过本文，读者可以系统地掌握底层编程知识，并应用于逆向工程、系统开发和性能优化等领域。
国内量化交易平台汇总
排名不分先后 名称 网址 备注 国泰君安 https://quant.gtja.com/ MindGo （同花顺旗下） http://quant.10jqka.com.cn BigQuant https://bigquant.com/ 优矿 https://uqer.io/ 聚...
9篇3章7节：基于 R 语言的 FAERS 数据提取与合并
本文主要探讨了 FAERS 数据提取与合并的操作流程。首先，通过程序化方法从本地存储的 FAERS ASCII 文件中提取指定季度或范围内的单药报告数据，并可通过参数设置控制数据存储位置、处理方式、计算资源分配以及报告者职业类别等。随后，通过批量读取的方式对多个季度的 DRUG 文件进行循环处理，并将其合并为一个综合数据框。
嵌入式AI实战：基于RK3588部署YOLOv11并集成OpenCV实现实时推理（全流程详解）
本文详细介绍了在RK3588芯片上部署YOLOv11目标检测模型的全流程，包括环境搭建、模型转换和实时推理实现。主要内容为：1）通过YOLOv11官方工具将PyTorch模型转为ONNX格式；2）使用RKNN Toolkit2将ONNX模型转换为适配RK3588的RKNN格式；3）在RK3588上结合OpenCV实现实时视频推理功能。教程提供了完整的代码示例和详细步骤说明，帮助开发者快速在边缘设备上部署目标检测模型，实现AI视觉应用的落地。
量化投资 | 量化交易平台工具汇总
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ESP32 物联网宠物喂食器：实现远程智能投喂的完整方案
本项目基于 ESP32 实现了智能宠物喂食器的核心功能，硬件结构简单、成本较低，软件支持远程控制和状态监测。添加摄像头：通过 ESP32-CAM 模块实时观察宠物进食情况。APP 集成：开发专属手机 APP，支持定时设置、报警推送、喂食记录查询。语音控制：结合 Alexa 或小爱同学，实现语音指令喂食。太阳能供电：户外使用时，通过太阳能板为设备供电，节能环保。
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寻路最终版哦
相信大家用unity3d寻路的时候，一定会碰到多人
Probability and Statistics - 4th edition
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量化投资必备手册：史上超全量化交易平台汇总
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lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
量化交易平台资料整理
这些平台展示了AI在金融分析和量化投资中的应用，尤其是在自动化决策、风险控制、投资组合优化以及市场预测等方面的潜力。QuantInsti是一个专注于算法交易和金融AI教育的在线平台，提供机器学习和人工智能在金融中的应用培训课程和工具。AlphaSense是一款AI驱动的金融分析平台，专注于提供实时、精准的市场情报，分析公司财报、分析师报告等非结构化数据，帮助投资者做出更好的决策。Aptiv是一个AI驱动的金融数据分析平台，专注于帮助金融机构通过大数据和人工智能优化投资策略和市场预测。
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
国内主要的量化交易平台
1. 国泰君安量化交易系统 量化交易系统网址：https://quant.gtja.com/ 2. 量化云 量化回测平台：https://www.1quant.com/ 3. 阿布量化 量化交易系统网址：https://www.abuquant.com/ 4. quantOS 量化交易系统网址：https://www.quantos.org/ 5. 掘金量化 量化交易系统网址：https://www.myquant.cn/ 6. 量亿数据 量化交易系统网址：http://www.l..
量化交易平台有哪些？各平台有何特色与优势？怎样选择适合自己的量化交易平台？
量化交易平台特色各异，有适合新手的，也有面向专业人士的。了解各平台特色优势对选择平台很重要，关系到量化交易能否有效开展。
VeighNa：强大的Python开源量化交易平台
VeighNa（简称 VN 或 vn.py）是一个基于 Python 的开源量化交易平台，专为量化交易爱好者和专业交易员设计。VeighNa 是由国内开发者社区推动的开源项目，旨在提供一个功能丰富、灵活且易于扩展的量化交易解决方案。该框架不仅支持多种资产类别的交易，如股票、期货、期权、加密货币等，还支持多种交易接口和协议，使得用户能够轻松进行多市场、多品种的交易策略开发和部署。
基于CEP的量化交易平台建设
基于CEP的量化交易平台建设 作者：招商证券 殷明，柯军，陈铁勇，陈卓，曾凡林，王健 1 前言 1.1 招商证券量化交易平台概述 量化交易是将投资策略用数量化模型固化，并运 用计算机程序实现，捕捉市场机会进行交易的投资方 式。量化交易主要分为以降低交易执行成本的交易执 行策略——被动型算法和以获取Alpha为目的的交易 决策——主动型算法两种类型。主动型算法即通过计 算机程序实
国内量化交易平台盘点
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深入浅出Python量化交易实战--第4章-借助量化交易平台
在这个过程中，小瓦 学会了如何获取股票的概况和财务指标数据，也初步了解了如何利用基 本的财务指标进行简单的选股，而且能够查询股东信息和股东的增减持 情况，以及某个时期内股票的资金流入／流出情况。既然要进行进一步的实验，我们就需要找到更多的数据（仅仅使用 tushare获取的数据不够），而让小瓦自己开发一个爬虫程 序去各大网站“爬”数据，学习成本又太高，还要花费大量的时间，那小 瓦还不如直接用别人已经整理好的数据呢。读者朋友 如果希望查询不同字段，则可以参考平台的数据字典，了解查询的具 体方法。
如何搭建自己的量化交易平台
本文介绍了全自动量化交易系统的搭建方法，重点分析了Python在量化交易领域的核心优势。文章从数据层、策略层、交易层和风控层四个模块详细阐述了系统架构，包括数据获取与清洗、策略开发与回测、交易执行与风险控制等关键技术环节。同时探讨了不同市场的合规要求和技术选型策略，并展望了量化交易在全球市场的发展趋势，指出其在提高交易效率和优化投资组合方面的重要价值。
量化交易入门到大师_量化交易平台
本文系统介绍了量化交易平台的功能与应用，重点解析聚宽量化平台的核心特性。国内主流平台如聚宽、掘金量化等提供数据支持、策略框架和交易接口，显著降低开发门槛。聚宽平台具备2005年至今的历史数据回测、Tick级交易数据、多品种交易支持等优势，并兼容Python环境。通过注册、策略开发、回测到模拟交易的完整流程演示，展示其易用性。免费版虽有时间限制，但付费用户可获取更高频数据。平台丰富的社区资源和学习材料，使其成为量化爱好者的理想选择。
NodeQuant 量化交易平台使用教程
NodeQuant 量化交易平台使用教程 nodequant一个基于Node.js的开源量化交易平台，轻巧地开发和部署量化投资策略项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/no/nodequant 项目介绍 NodeQuant 是一个基于 Node.js 的开源量化交易平台，旨在为开发者提供一个简单、高效、可依赖的量化交易环境。该平台支持多种交易策略，包括套利、跨市...
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